fullseye
tb_random_scale — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_random_scale", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
使い方
一様スケール s ~ U(lo, hi) を原点まわりに適用し (scaled, s) を返す。
``scaled = points * s``。bbox 対角長はちょうど ``s`` 倍になる(``s > 0`` なので
``max``/``min`` が共に ``s`` 倍 → 対角 ``‖max-min‖`` も ``s`` 倍)。物体スケールの
ばらつき(距離/センサ倍率)を学習に注入する。``0 < lo <= hi`` を要求(fail-closed)。
``lo <= 0`` または ``hi < lo`` は ``ValueError``(``lo == hi`` は許され常に ``s = lo``)。
原点まわりの拡大なので、雲が原点から離れていれば重心も ``s`` 倍の位置へ動く(位置と
大きさが同時に変わる)。大きさだけ変えたいなら事前に重心を原点へ寄せる。``s`` は
Python float、返り値の点群は float64。``seed`` で決定論的。空入力は空を返す。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op random_scale。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b も使われない。
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50
tb_random_scale 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
次の例は元の台帳 op random_scale を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
- augment_pointcloud —
py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
型が繋がる次の op(points を入力に取れる)
identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
同カテゴリ(typed)
tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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